Một khảo sát về AI trong dịch vụ tài chính toàn cầu, được thực hiện bởi Cambridge Centre for Alternative Finance (CCAF) và World Economic Forum, hỗ trợ bởi Ernst & Young và Invesco, cho thấy trí tuệ nhân tạo đang tác động mạnh đến các tổ chức tài chính, từ thay đổi mô hình kinh doanh, đến tái định hình môi trường cạnh tranh và lực lượng lao động. Dưới đây là 5 tác động tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo đối với ngành tài chính.
1, Đánh giá rủi ro
Dữ liệu về khoản vay hiện thời, số lượng thẻ tín dụng và thói quen thanh toán nợ của cá nhân,… có thể được sử dụng để tùy chỉnh lãi suất trên thẻ sao cho phù hợp với tổ chức tài chính. Song, phân tích hàng triệu hồ sơ tài chính cá nhân để từ đó hoạch định giải pháp cụ thể là điều vượt quá khả năng của con người. Đây là lúc AI xuất hiện, giúp giải quyết các bài toán về dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo và Học máy có khả năng phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ, với độ chính xác cao nhất, để tự động hóa các tác vụ đòi hỏi phân tích thông minh. Điểm tín dụng do trí tuệ nhân tạo cung cấp đảm bảo tính chính xác và khắt khe hơn so với cách chấm điểm truyền thống. Điều này giúp tổ chức tài chính phân biệt, nhận dạng được đâu là người vay đáng tin cậy, từ đó, giảm thiểu rủi ro từ các giao dịch vay vốn. Các ngân hàng số và ứng dụng vay tiền trực tuyến đang sử dụng thuật toán học máy để đánh giá điều kiện của người vay và cung cấp các tùy chọn được cá nhân hóa.
2, Quản lí và phát hiện gian lận
Gian lận tài chính là một vấn nạn hiện thời. Trí tuệ nhân tạo được chứng minh có khả năng phát hiện hành vi gian lận và tăng cường mức độ bảo mật tài chính. Nó sử dụng dữ liệu về các giao dịch trong quá khứ để tìm ra điểm bất thường (về thời gian, địa điểm, số lượng tiền giao dịch,…). Trí tuệ nhân tạo cũng liên tục học hỏi từ những kinh nghiệm thực tế, để từ đó phát triển năng lực nhận diện chính xác và tinh vi hành vi gian lận.
3, Dịch vụ tư vấn tài chính
Theo báo cáo của Pwc, số lượng tư vấn được thực hiện bởi robot sẽ tăng lên trong tương lai. Khi các tổ chức tài chính phải đối mặt với áp lực giảm tỉ lệ hoa hồng cho các khoản đầu tư cá nhân, máy móc là một giải pháp. Không những thế, bionic advisory (tư vấn sinh kĩ thuật), kết hợp tính toán máy móc và hiểu biết của con người, sẽ tận dụng được tối đa cả hai nguồn lực người và máy, nhằm đưa ra các tư vấn hiệu quả nhất.
4, Thương mại
Các nhà đầu tư đã và đang dựa vào khoa học dữ liệu và học máy để xác định mô hình, xu hướng tương lai của thị trường. Các khoản đầu tư dựa trên dữ liệu đã tăng đều đặn trong 5 năm qua và chạm mốc một nghìn tỉ USD trong năm 2018. Thực tế chứng minh, giao dịch và đầu tư là hai lĩnh vực đòi hỏi tư duy dự đoán chính xác, chính bởi điều này, trí tuệ nhân tạo được trọng dụng nhằm phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn. Máy móc cũng được đào tạo để quan sát, phân tích các mẫu dữ liệu trong quá khứ, từ đó dự đoán quy trình lặp lại các mẫu này ở tương lai. Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có khả năng tìm ra tác nhân đằng sau những bất thường (chẳng hạn như khủng hoảng kinh tế 2008) và đề xuất giải pháp, danh mục đầu tư để hạn chế tối đa rủi ro. Nhà đầu tư có thể tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo để quyết định khi nào nên mua, nắm giữ và bán cổ phiếu, hay có nên tiếp tục đầu tư vào thị trường hay không.
5, Quản lí tài chính
Quản lí tài chính cá nhân là một trong những phát triển gần đây của ví điện tử dựa trên trí tuệ nhân tạo. Sản phẩm này sử dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng thuật toán giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định chi tiêu một cách thông minh. Ý tưởng đằng sau ví điện tử trí tuệ nhân tạo rất đơn giản, nó tích góp tất cả dữ liệu và tạo biểu đồ chi tiêu của người dùng, giúp họ có cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của bản thân. Qua đây, có thể thấy từ đầu tư quy mô nhỏ đến đầu tư quy mô lớn, trí tuệ nhân tạo đang trở thành trợ lí đắc lực trong lĩnh vực tài chính.
(Nguồn: maruti techlabs)